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1.
以我国丰富的木本油脂、松脂、蓖麻等生物质资源为原料,针对非粮油料生物质利用过程中存在的技术瓶颈问题,开发木本油脂、蓖麻生物质资源的预处理、催化转化、深加工制备功能产品表面活性剂、能源产品蓖麻基润滑油、关键化工中间体癸二酸中间体等环境友好制备工艺。研究生物基表面活性剂制备工艺技术,创制松香双子表面活性剂、油脂基阳离子和水溶性表面活性剂、漆脂基乳化蜡及表面活性剂、稳定的水果和包装纸用乳化蜡等新产品;建立中试示范生产线。通过对示范工艺系统优化和技术集成,实现木本油脂、非粮非木质生物质蓖麻的综合利用,将为木本油脂高值利用、替代石油的蓖麻基可生物降解能源产品的产业化提供可靠的技术支撑,为我国生物基材料的发展起示范作用。  相似文献   
2.
用静态失重法和电化学方法研究了4种松香基双季铵盐缓蚀剂:二(N-脱氢枞基-N,N-二甲基)-N,N-′(1,4-亚丁基)溴化二铵(DDMBDAB)、二(N-脱氢枞基-N,N-二甲基)-N,N-′(1,6-亚己基)溴化二铵(DDMHDAB)、二(N-脱氢枞基-N,N-二甲基)-N,N-′(1,3-(2-羟基)亚丙基)氯化二铵(DDMHPDAC)、二(N-脱氢枞基-N,N-二甲基)-N,N′-对二亚甲苯基溴化二铵(DDMXDAB)在HCl介质中对碳钢的缓蚀性能和吸附行为.结果表明,在1.0 mol.L-1HCl溶液中4种松香基双季铵盐对碳钢的缓蚀性能优异,在碳钢表面上的吸附过程为放热过程,属于物理吸附.  相似文献   
3.
在本文(Ⅱ)中,给出了费米子——Dirac双子系统在均匀磁场和均匀电场中的相对论性的微扰Hamiltonian,同时给出了此微枕矩阵元的计算方法及计算结果。  相似文献   
4.
商业街在城市交通网络体系中的选址是商业街布局的重要方面。本文提出交通网络商业街选址问题并建立数学模型,给出了两种选址原则:(1)城市中所有节点至商业街(只需要达到商业街的其中一个节点)之间的最短路径之和最小。(2)城市中所有点对之间过商业街的最短路径之和最小。针对以上两个方面,分另4给出其计算方法,并进行了算法的时间和空间复杂性分析。  相似文献   
5.
本文从双子格模型出发,利用霍斯坦因-普里马可夫变换,计算了一维反铁磁链中的孤波。并得到相应的孤子解。  相似文献   
6.
在本文(Ⅰ)中,详细讨论了自旋1/2费米子——Dirac双子系统的径向本征方程的解、能谱结构以及径向波函数的具体形式。  相似文献   
7.
以二乙烯三胺、丙烯酸甲酯和月桂酰氯等原料,通过迈克尔加成反应、酰胺化缩合反应及皂化反应等合成了具有三烷基链羧酸盐型Gemini表面活性剂,应用红外光谱表征其结构,采用悬滴法考察了产物水溶液的表面活性,并计算出产品的饱和吸附量(Гmax)和单分子饱和吸附面积(Amin)。实验结果表明目标产物具有较好的表面活性,在25℃临界胶束浓度(cmc)为0.90mmol/L、表面张力(γcmc)为27.8mN/m,其表面活性优于传统的表面活性剂月桂酸钠(SL)和十二烷基硫酸钠(SDS)。  相似文献   
8.
研究了随机故障环境下具有预测能力的单机鲁棒调度方法.通过插入空闲时段的方法吸收随机故障的扰动,进而对带空闲时段的鲁棒调度启发式,采用基于双子树结构编码的遗传编程体系加以学习.实验表明 所进化的启发式算法的拖期性能明显优于现有启发式,并通过适量插入空闲时段保持了较好的预测性能.这些算法由自适应的组合排序规则和空闲时段计算程序有机构成,并可较好地移植到其他不确定环境中.因此,所提出的遗传编程方法是不确定调度环境下相当有效的机器学习方法.  相似文献   
9.
采用酯化反应无需有机溶剂为介质、以碳基固体酸作酯化反应催化剂、磺化反应不外加相转移催化剂在常压下反应的新方法合成了乙二醇双子琥珀酸2-甲基戊基酯磺酸钠,最佳工艺条件为:单酯化反应,n(乙二醇):n(顺酐):l_00:2.10,催化剂碳基固体酸用量为顺酐质量的2%,于100℃反应4.7h,酯化率99.02%(质量分数);双酯化反应。n(2-甲基-l-戊醇):n(顺酐)=1-30:1.00,于210℃反应1.2h,酯化率95.34%(质量分数);磺化反应,n(亚硫酸氢钠):n(顺酐):1.05:1.00。于油浴120℃反应3.2h,磺化率100.64%(质量分数).对产物结构进行了IR光谱表征,测定了产物性能:CMC为2.5×10。mol/L,7cMc为27.79mN/m,乳化力为11.5min,渗透力为6s,耐硬水力为13.5min.比较了碳基固体酸和无水乙酸钠、对甲苯磺酸对酯化反应的催化效果,结果表明:碳基固体酸对酯化反应的催化效果好.且易于分离.  相似文献   
10.
针对基本磷虾群(KH)算法在求解高位复杂优化问题时容易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出了一种基于改进的磷虾群和粒子群的混合算法(AIPSOKH).该算法首先对KH算法中的觅食权重和诱导权重采用非线性递减策略,然后将其与惯性权重线性递减的粒子群算法(LDWPSO)混合,采用双子种群同时计算的并行策略进行迭代计算,借鉴自然选择中适者生存的进化机制提升母种群中个体的质量,以此来避免算法陷入局部最优,并提升其求解精度.最后通过8个标准测试函数的对比实验表明,在全局搜索能力和求解精度上与提到的2种算法相比都有着显著优势.  相似文献   
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